【2023BI数据分析大赛】母婴用品销量数据分析

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作品选题

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,母婴用品在家庭消费中扮演着重要角色。本次数据分析选题将聚焦于母婴用品销量数据的分析,旨在深入研究以下几个方面:

1.市场趋势分析: 通过分析一段时间内母婴用品的销售数据,了解市场的整体趋势和发展变化,探讨不同产品类别的受欢迎程度是否有波动,有助于预测未来的市场走向。

2.产品热销时段: 根据销售数据,分析母婴用品的热销时段,是否与节假日、促销活动等有关。这可以为企业合理安排促销策略、库存管理等提供参考。

3.用户消费习惯: 通过用户购买数据,分析用户的消费习惯,比如购买频率、购物篮组合等,有助于企业提供更精准的产品推荐和个性化服务。

4.品类关联性分析: 探究母婴用品不同品类之间的关联性,例如尿布和婴儿服装的购买是否存在一定的关联,通过交叉销售提升销售额。

一、选手简介

1、选手介绍

团队名称:展翅飞翔电力小组

队长介绍:胡欢君,目前就职于国网湖北省电力有限公司信息通信公司,目前从事大数据中心大数据室技术员,个人感兴趣的方向和领域-数据分析等。

成员介绍:

郭兆丰,国网湖北省电力有限公司信息通信公司副总经理

廖荣涛,国网湖北省电力有限公司信息通信公司大数据中心主任

王逸兮,国网湖北省电力有限公司信息通信公司大数据中心主任工程师

宁昊,国网湖北省电力有限公司信息通信公司大数据中心大数据室专责

2、参赛初衷

参赛初衷在于展现我们团队对数据分析和商业智能领域的深入研究和创新成果。我们深知数据在现代商业决策中的重要性,而FineBI正是我们实现数据驱动决策的有力工具。我们希望通过参赛,向业界和社会展示我们在数据可视化、报表设计、数据挖掘等方面的专业知识和实践经验。我们追求将FineBI的功能和创造力发挥到极致,不仅仅是为了胜利,更是为了推动商业智能技术的发展,为企业提供更准确、高效的决策支持。参赛是我们持续学习和成长的机会,我们期待在这个竞技舞台上,与同行分享经验、展示实力,共同推动商业智能领域的创新进步。我们的初衷是利用FineBI展现我们的智慧和激情,为数据科学与商业智能的发展贡献一份力量。

二、作品介绍

通过对母婴用品销量数据的深入分析,我们可以为企业提供更科学的决策依据,优化供应链管理,提升产品推广效果,进一步满足市场需求,实现更可持续的发展。

1、业务背景/需求痛点

在现代社会,母婴用品市场竞争激烈,消费者对产品质量和选择更加挑剔。母婴用品企业面临着多个业务背景和痛点:

1.市场竞争压力: 母婴用品市场竞争激烈,产品同质化严重,企业需要深入了解市场趋势、产品受欢迎程度以及用户购买行为,以制定更有竞争力的销售策略。

2.季节性需求变化: 母婴用品的销售受季节和节假日的影响较大,企业需要准确预测不同季节的需求变化,合理安排生产和库存,避免资源浪费或供应不足。

3.产品组合优化: 了解消费者购买习惯和产品组合关系,优化产品搭配,提高交叉销售,增加销售额。

4.用户满意度提升: 通过深入分析用户的购买和使用数据,了解用户反馈,从而优化产品设计、售后服务等,提升用户满意度。

5.精细化运营管理: 数据分析可以帮助企业进行精细化的运营管理,提高库存周转率,减少滞销,降低成本。

综上所述,母婴用品销量数据的深入分析可以帮助企业解决市场竞争压力、季节性需求变化、产品组合优化等痛点,提升企业竞争力和运营效率。

2、数据来源

自选数据:选用阿里云天池淘宝母婴购物数据集的sam_tianchi_mum_baby_trade_history、sam_tianchi_mum_baby以及(sample)sam_tianchi_mum_baby_meaning数据表。

数据简介:Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集,数据集由淘宝&天猫提供,他们分享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果,数据均已脱敏。

sam_tianchi_mum_baby它包含了孩子的生日和性别,这些孩子是由淘宝或天猫的消费者提供的。

字段

含义

user_id

用户ID

birthday

孩子的生日

gender

儿童的性别(“0”表示女性,“1”表示男性,“2”表示未知)

Tianchi_mum_baby_trade_history该表包含淘宝会员的历史交易信息。

字段

含义

user_id

用户ID

cat_id

类别ID

cat1

根类别ID

property

属性对应的项

buy_mount

采购数量

day

购买时间

(sample)sam_tianchi_mum_baby_meaning它包含了根类别对应的品类描述信息。

字段

含义

cat1

根类别ID

meaning

品类描述

3、分析思路

销量分析

根据数据Tianchi_mum_baby_trade_history中的购买记录,可以根据不同时间区间做销售量分析

年龄段分析

根据数据Tianchi_mum_baby_trade_history中的购买记录和(sample)sam_tianchi_mum_baby_meaning品类信息表以及sam_tianchi_mum_baby孩子的生日可以根据不同年龄段做数据分析

性别分析

根据数据Tianchi_mum_baby_trade_history中的购买记录和(sample)sam_tianchi_mum_baby_meaning品类信息表以及sam_tianchi_mum_baby.csv孩子的性别可以根据不同性别做数据分析

多维分析

根据数据Tianchi_mum_baby_trade_history中的购买记录,结合以上分析,可以根据不同品类在孩子年龄段或者性别进行多维度的数据分析

4、数据处理

品类信息表

用户历史交易信息表

“用户信息表”利用左关联功能关联”历史交易信息表”和”品类信息表”,利用添加公式字段功能,根据”性别”字段生成”性别描述”新字段;根据”年龄”字段生成”年龄段”新字段。

历史交易信息表

用户表信息表

5、可视化报告

(1)数据含义表达和图表排版布局

排版布局草图

草图

配色方案

使用深色背景配色

仪表板组件实现效果

1.文本标题

标题名称为:“母婴用品销量数据分析”

2.年度销量分析

2012-2015历年销量分析

3.季度销售分析

将2012和2015年进行过滤,选择2013和2014年进行分析

4.年月销售分析

以年月为横轴销量以及销量的环比增长率为纵轴分别做柱形图以及条形图,添加一条环比增长率为0的警戒线

5.品类销量与交易次数分析

横轴分别为销量和交易次数纵轴为品类,销量设置轴逆序和品类设置排序设置为销量逆序排序,分别添加品类销量与交易次数平均值警戒线。

6.性别品类分析

设置性别的颜色区分,将未知性别过滤,根据销量分配矩形大小,在标签分别显示性别,销量占比和品类,并添加性别过滤组件。

7.年龄段与销量分析

以年龄段为横轴,销量为纵轴做年龄段与销量分析气泡图,根据不同年龄段设置不同的气泡颜色和形状,根据销量设置气泡的大小。

8.用户销售明细分析

将性别一列男女使用条件显示字体颜色和形状将性别区分开,将年龄和销量指标类型数据用同种字体颜色显示,销量降序排序且单次销量大于10的用条件显示形状。

(2)通过分析得出的结论

根据年度、季度、月度销量分析可得出一下结论:

1.总体上看,母婴用品销量逐步提升,但是一年中的各月销量差别也较大。

2.其中销量旺季集中在第四季度11月、第二季度的5月,可能因为促销活动有关,例如双11活动。

根据品类和性别的销量分析可得出一下结论:

1.根据品类购买量与交易次数来看,奶粉和辅食类、日用品和玩具类和服装类销量占大部分,奶粉和辅食类销量最多,共计28545件;日用品和玩具类交易次数最高,为12494次。

2.根据品类-性别分析来看,其中同样是服装类、日用品和玩具类和奶粉和辅食类购买数量占大部分,女孩中服装类销售量最多占总体的23.56%,男孩中日用品和玩具类销售最多,占总体的13.39%。

3.女孩偏爱服装类商品,其中女孩销售量是男孩的3倍之多,占女孩总体销量的37.65%,而男孩偏爱日用品和玩具类,其中销售量占男孩总体销量的35.78%。

根据品类和性别的销量分析可得出一下结论:

1.根据年龄段与销售量分析中可见在不同年龄段的消费群体中,1-4年龄段的消费者是母婴用品的主力军。

(3)最终结果呈现的页面布局

母婴用品销量数据分析三、参赛总结

1、FineBI工具

优点:

1.易于使用: FineBI通常被认为是一款相对易于上手的工具,适合初学者和非技术人员使用。它提供了直观的用户界面,可以通过拖放和可视化方式创建报表和仪表盘。

2.功能丰富: FineBI提供了多种功能,包括数据连接、数据转换、报表设计、仪表盘制作等。用户可以根据需要进行数据清洗、转换、可视化和分析。

3.可定制性: 用户可以根据自己的需求定制报表和仪表盘,包括布局、图表类型、颜色等。

4.数据连接: FineBI支持多种数据源的连接,包括数据库、Excel、文本文件等,使用户能够从不同的数据来源获取数据进行分析。

5.多样化的图表: FineBI提供了多种图表类型,帮助用户更好地可视化数据,从而更容易理解数据的趋势和关系。

缺点:

1.价格: FineBI是一款商业工具,需要购买许可证。其价格可能对个人用户或小型企业来说相对较高,可能不太适合预算有限的用户。

2.学习曲线: 尽管FineBI容易上手,但对于完全没有经验的用户来说,仍然需要一些时间来学习其各种功能和操作。

2、参赛总结

对于学习fineBI到开发整体过程而言,以下是一些成长感悟:

1.首先,熟悉FineBI的用户界面和基本功能。了解如何导入数据、创建数据源、进行数据清洗和转换等基础操作,为后续的学习打下基础。

2. 学习案例和教程: FineBI通常会提供案例和教程,以帮助用户了解如何使用不同的功能来创建报表和仪表盘。逐步跟随这些案例,动手实践,从中学习各种操作技巧。

3. 创造个人项目: 选择一个小型的个人项目,可以是自己感兴趣的数据分析主题,然后尝试使用FineBI创建相关的报表和仪表盘。这将使自己能够更深入地理解工具的各个方面,并锻炼自己的数据分析能力。

4. 深入研究高级功能: 一旦你熟悉了基本功能,开始深入研究FineBI的高级功能,比如使用复杂的计算公式、创建交互式仪表盘、设计多维度的报表等。这些高级功能可以更加灵活地处理和呈现数据。

5. 社区和交流: 参与FineBI的社区论坛或相关的线上社交平台,与其他用户交流经验和技巧。通过分享问题和解决方案,可以学到更多实际应用的技巧,并且从其他人的经验中获益。

6. 持续实践和提升: 持续地在实际项目中应用FineBI,不断提升自己的技能水平。随着时间的推移,会越来越熟练,能够更快速、更有效地完成数据分析和报表制作任务。

7. 探索其他资源: 除了官方教程和社区,还可以探索在线教育平台、博客文章、视频教程等其他资源,以获取更多关于FineBI的学习资料和技巧。

8. 分享和教导他人: 一旦你掌握了FineBI,考虑将你的知识和经验分享给他人,可以是同事、朋友,甚至是社区。教导他人不仅可以巩固你自己的知识,还能够帮助其他人在使用FineBI时获得帮助。

总之,学习使用FineBI是一个逐步积累经验的过程,需要耐心和持续的努力。随着不断的实践和学习,你会逐渐变得熟练,并能够更加灵活地运用这个工具进行数据分析和报表制作。

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沙发
发表于 2023-8-17 11:03:48
恭喜通过大赛初审!!

如果使用本地BI制作,请确保提交的附件resources.zip内容完整(附件如有更新请微信发送苏茜);组委会将在8月16日后统一进行作品资源迁移,将您的作品导入大赛公共平台,形成在线模板查看链接,方便评委查看;

评审优先看此社区文章,请选手确保内容完整、排版清晰。截止8月17日20:00仍可调整排版问题,作品其他内容不可再修改。
板凳
发表于 2023-9-6 23:24:40

打卡
去年的BI大赛有一个母婴行业的分析,对母婴新零售做了全方位立体的分析“母婴童行业之新零售连带消费分析”(点击打开)。今年大赛前还做了嘉宾分享,可以对比下

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地板
发表于 2023-9-7 08:40:56
打卡:故事板配色稍显杂乱,饼图的大小和图例可以再修改一下,现在的感觉有些不平衡的感觉。
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5楼
发表于 2023-9-9 08:02:27
打卡:年度销量分析的时候2015下降明显,后续的分析可以围绕这个中心展开分析讨论,为什么下降这么明显,给出最终的指导意见
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6楼
发表于 2023-9-16 18:35:15
打卡:
工具运用的很多,整体的分析思路不错,UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解。不过还可以再细化下,最终得出一个制程管理改进的结论
7楼
发表于 2023-9-20 20:17:29
打卡:
一份比较详细的报告,分析思路和数据处理也比较清晰。这里有几个小小的建议:
1、文档之前提到过母婴用品不同品类之间的关联性,但是报告中体现的不多,可以考虑使用购物篮分析。
2、报告中虽然得出了一些结论,但是这些结论的作用是什么?例如:1-4年龄段的消费者是母婴用品的主力军。那么我们是不是现在要关注即将达到1-4这个年龄段的客户群,提早进行业务布局,给这些孩子的父母定时发送消息等等。
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8楼
发表于 2023-10-11 18:02:50
打卡,我提个小建议吧,分析报告中的标题,字体好像很粗,有的字已经连到一起了,有点看不清楚,比如标题中销量的量字。
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9楼
发表于 2023-10-11 19:26:20
打卡:同样从事过母婴产品(奶粉)的小伙伴路过,这个销售数据分析,最好有用户画像,RFM模型。以及销售预测就非常好了。整体数据量丰富,可以做的内容很多。
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